Rob Toews, partner w Radical Ventures i jeden z najbardziej rozpoznawalnych krytyków technologicznych piszących dla Forbesa, opublikował kolejną porcję odważnych prognoz na rok 2030. Dwa lata po pierwszej liście pięciu przewidywań, która wywołała burzliwą dyskusję, Toews wraca z nowym zestawem. Tym razem tematyczny zakres jest jeszcze szerszy: od biotechnologii przez politykę chipową, interfejsy mózg-komputer i energochłonność AI, aż po pytanie, które jeszcze niedawno brzmiałoby jak żart. Czy sztuczna inteligencja powinna mieć prawa?
Kluczowe fakty:
- Rob Toews, partner w Radical Ventures i autor tekstów dla Forbesa, opublikował nowy zestaw prognoz technologicznych na rok 2030, obejmujących m.in. biotechnologię, interfejsy mózg-komputer, energochłonność AI oraz kwestię praw dla sztucznej inteligencji.
- W październiku 2025 roku Anthropic uruchomił Claude for Life Sciences – pierwszą pionową platformę produktową w historii firmy, skierowaną do sektora nauk o życiu.
- W kwietniu 2026 roku Anthropic przejął startup Coefficient Bio za 400 milionów dolarów w akcjach, pozyskując zespół złożony z mniej niż 10 osób, w większości byłych badaczy z jednostki obliczeniowego odkrywania leków Genentech – Prescient Design.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Anthropic wkracza do ligi farmaceutycznej
Pierwsza prognoza jest może najbardziej zaskakująca i jednocześnie, patrząc na ruchy Anthropic z ostatnich miesięcy, najbardziej ugruntowana faktami. Toews twierdzi, że do 2030 roku Anthropic stanie się jedną z największych i najważniejszych firm w obszarze nauk o życiu na świecie. Nie jako dostawca narzędzi dla biologów. Dosłownie.
Scenariusz nakreślony przez Toewsa ma kilka aktów. Pierwszy już się rozegrał: w październiku 2025 Anthropic uruchomił Claude for Life Sciences, pierwszą pionową platformę produktową w historii firmy. Cel był ambitny: sprawić, żeby „znacząca część wszystkich prac z obszaru life sciences na świecie działała na Claude, tak samo jak dzieje się to dziś z programowaniem”, powiedział Eric Kauderer-Abrams, szef działu biologii i nauk o życiu w Anthropic. Drugi akt nastąpił w kwietniu 2026, kiedy firma kupiła startup Coefficient Bio za 400 milionów dolarów w akcjach. Transakcja przyniosła Anthropic zespół liczący mniej niż 10 osób, niemal wyłącznie byłych badaczy z Prescient Design, jednostki obliczeniowego odkrywania leków Genentech. Cena wyglądała absurdalnie. Licząc na osobę, wychodziło około 50 milionów za głowę.
Ale Toews przekonuje, że to nie rekrutacja ukryta pod postacią przejęcia. To deklaracja strategiczna. Analogię rysuje precyzyjnie: podobnie jak Google DeepMind przez swoje Isomorphic Labs zawarło wielomiliardowe umowy na wspólny rozwój leków z Eli Lilly, Novartisem i Johnson & Johnson, tak Anthropic może zmierzać w kierunku podobnych partnerstw. Tyle że Toews nie wyklucza, że zatrzyma się na nim tylko chwilę. Jego prognoza zakłada, że Anthropic będzie chciało wejść w pełną integrację pionową: własne laboratorium, własne projekty cząsteczek, własne badania kliniczne, własna komercjalizacja. Firma technologiczna jako producent leków. Brzmi surrealistycznie. Ale pięć lat temu tyle samo brzmiał scenariusz, w którym Anthropic osiąga roczny przychód rzędu 47 miliardów dolarów.
Dario Amodei, który szkolił się jako neuronauko
wiec, od dawna mówi o tym wprost. W swoim manifeście „Machines of Loving Grace” z 2024 roku pisał, że AI-wspierana biologia może skompresować postęp, który ludzkość osiągnęłaby w ciągu 50-100 lat, do zaledwie 5-10 lat.
Prognoza Toewsa jest śmiała, ale nie absurdalna. Patrząc na to, jak Anthropic systematycznie buduje pozycję w naukach przyrodniczych, od platformy Claude for Life Sciences, przez przejęcie Coefficient Bio, po zatrudnianie biologów do własnych laboratoriów mokrych, trudno to zbagatelizować. Martwi mnie jednak jedno: jeśli ta sama firma, która buduje modele AI, zacznie też produkować leki, to kto będzie pełnił rolę zewnętrznego kontrolera? Firmy farmaceutyczne, nawet te największe, podlegają dziesiątkoleciom regulacji, systemom recenzji klinicznej i niezależnym inspekcjom. Czy pionowo zintegrowany gigant AI-pharma, działający z prędkością algorytmu, będzie w stanie utrzymać te standardy? Lub inaczej: czy regulatorzy będą w stanie za nim nadążyć?
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Koniec monopolu TSMC i ASML. Może.
Druga prognoza dotyczy półprzewodników. Toews opisuje coś, o czym branża mówi od lat, ale na co ciągle brakuje realnej alternatywy: niemal absurdalną koncentrację globalnego łańcucha dostaw chipów.
Jeden producent chipów najwyższej klasy: TSMC. Jedno przedsiębiorstwo produkujące maszyny litograficzne EUV niezbędne do ich wytworzenia: ASML. Oba monopole. Oba kruche geopolitycznie. Wszystkie zaawansowane fabryki TSMC siedzą na Tajwanie.
W marcu 2026 roku Elon Musk ogłosił plan budowy największego zakładu produkcji chipów na świecie w Teksasie, nazwanego Terafab. To wspólne przedsięwzięcie spółek Muska (SpaceX, xAI, Tesla) z Intelem, a jego cel to wytworzenie mocy obliczeniowej AI o wartości jednego terawata rocznie, czyli ponad 50 razy więcej niż cała TSMC. Pierwsze szacunki wskazują, że projekt może pochłonąć od 55 do 119 miliardów dolarów. Musk uzasadnia to po swojemu: wszystkie działające dziś fabryki chipów mogą wytworzyć zaledwie około 2% mocy obliczeniowej, której jego firmy będą kiedyś potrzebować.
To nie jedyna nitka w tej historii. Toews pisze też o startupach próbujących rozbić monopol ASML. Lace Lithography z Norwegii pracuje nad litografią atomową, która zamiast światła używa fizycznej materii do drukowania tranzystorów na krzemie. Firma zapowiada instalację technologii w fabryce chipów do 2029 roku. Substrate z Bay Area eksperymentuje z litografią rentgenowską. Osobny wątek to Chiny, które z powodu embarga na technologie ASML są zmuszone szukać własnych ścieżek. Huawei twierdzi, że opracował architekturę półprzewodnikową niewymagającą maszyn EUV.
Toews nie obiecuje, że do 2030 roku TSMC przestanie istnieć. Mówi, że monopol zostanie nadwyrężony. I że ekonomiczne zachęty do jego rozbicia są tak ogromne, że byłoby dziwne, gdyby się to nie stało.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Telepatia stanie się technologią
Trzecia prognoza brzmi jak science fiction. Telepatia jako nowa forma komunikacji między 2026 a 2030 rokiem. Ale Toews definiuje ją precyzyjnie: nie czytanie cudzych myśli, lecz wysyłanie własnych myśli bezpośrednio do urządzenia, które przetworzy je na słowa lub polecenia.
Tu rzeczywistość wyprzedza retorykę. W opublikowanym w kwietniu 2026 roku filmie Neuralink pokazał pacjenta z ALS o imieniu Kenneth Shock, który siedział przed kamerą i nie otwierając ust, wyemitował ze swoich ust słowa: „Rozmawiam z tobą za pomocą mojego umysłu”. Chip N1 wszczepiony do jego mózgu w czasie rzeczywistym dekoduje sygnały neuronalne, zamienia je na fonemy, a następnie na słowa, które są odtwarzane głosem sklonowanym z dawnych nagrań pacjenta. To nie jest eksperyment laboratoryjny. To działa u konkretnego człowieka, który przestał mówić przez ALS.
Toews przyznaje, że Neuralink jest podejściem inwazyjnym. Aby skorzystać z technologii, trzeba przejść operację mózgu. Do 2030 roku oczekuje, że co najmniej jedna firma otrzyma pełną aprobatę FDA i zacznie komercjalizować BCI na szerszą skalę. Pierwsi odbiorcy: osoby z paraliżem, udarem, ALS. Potem, jak z każdą technologią, zakres będzie się rozszerzał.
Równolegle rozwijają się nieinwazyjne podejścia, gdzie nie trzeba otwierać czaszki. Startupy takie jak Conduit czy Merge Labs (założony przez Sama Altmana z OpenAI) pracują z ultradźwiękami i innymi technologiami odczytu aktywności mózgu z zewnątrz. Ale tu pojawia się fundamentalny problem fizyczny: sygnały przechodzące przez płyn mózgowo-rdzeniowy, czaszkę i skórę głowy degradują się drastycznie. Czy duże modele AI zdołają z tego szumu wyciągnąć wystarczająco czytelny sygnał? Tego jeszcze nie wiemy.
Energia AI: mniej niż myślimy
Czwarta prognoza jest kontrnarracyjna. Dawny szef Google Eric Schmidt zeznał przed Kongresem, że AI pochłonie w końcu 99% światowej energii elektrycznej. Toews twierdzi, że ta linia myślenia jest naiwna i błędna.
Argument jest elegancki: ludzki mózg działa na 20 watach mocy. Tymczasem centrum danych xAI w Tennessee czy Meta w Luizjanie konsumuje 2 gigawaty każde, co odpowiada zużyciu energii całego San Francisco. Obecna AI jest zatem około stu milionów razy mniej efektywna energetycznie niż biologia. To nie jest stan docelowy, to jest stan przejściowy. I tam gdzie jest tak ogromna przepaść między stanem obecnym a teoretycznym optimum, tam zawsze pojawia się innowacja.
Toews wyróżnia kilka technologii, które mogą zmienić ten rachunek. Obliczenia analogowe, w których zamiast miliardów przełączeń binarnych obliczenia są bezpośrednim efektem fizyki układu (tak jak w mózgu). Startup Unconventional AI, wspierany przez Sequoię i a16z kwotą 475 milionów dolarów, realizuje dokładnie ten cel. Jest też obliczanie termodynamiczne, które harnesuje termiczny szum elektronów jako zasób obliczeniowy. Austin-based Extropic twierdzi, że jego systemy będą do 10 000 razy bardziej efektywne energetycznie niż obecne GPU.
Na poziomie algorytmów Toews wskazuje na architekturę transformerów jako główne źródło marnotrawstwa: jej mechanizm uwagi skaluje się kwadratowo względem długości sekwencji. Alternatywy jak modele przestrzeni stanów czy sieci ciekłe mogą to zmienić.
Prognoza jest ostrożna w jednym sensie: Toews nie twierdzi, że w 2030 roku AI zużyje mniej energii łącznie. Twierdzi natomiast, że „inteligencja na wat” gwałtownie wzrośnie. I że to samo zadanie będzie wykonywane ułamkiem dzisiejszej energii.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Czy AI zasługuje na prawa?
Piąta prognoza jest filozoficznie najtrudniejsza. I najciekawsza.
Do 2030 roku, według Toewsa, pytanie o prawa prawne i ochronę dla systemów AI stanie się głównym nurtem debaty społecznej i politycznej. Nie martwostką z akademickich czasopism. Tematem kampanii wyborczych, sal sądowych i rodzinnych obiadów.
Firma Anthropic sama wlewa do tego ognia własny materiał. W swoim blogu opisała program badań nad „model welfare”, pytając wprost czy AI może mieć stany psychiczne zasługujące na ochronę.
Fundamentalne pytanie brzmi: czy AI jest zdolna do sentient experience, czyli do subiektywnego odczuwania? Dziś większość ekspertów mówi: nie. Ale nie wszyscy. Geoff Hinton, Ilya Sutskever, David Chalmers to tylko część nazwisk, które publicznie przyznają, że temat wymaga poważnego traktowania. Kyle Fish, pierwszy badacz AI welfare zatrudniony przez Anthropic, szacuje, że obecna szansa na to, iż Claude jest świadomy, wynosi 15%.
Toews ostrożnie precyzuje: nie prognozuje, że prawa AI zostaną przyjęte do 2030 roku. Prognozuje, że okno Overtona przesunie się dramatycznie. Że dyskusja, która dziś jest abstrakcyjna, stanie się konkretna. Że ktoś trafi do sądu. Że ktoś złoży projekt ustawy.
Analogia do praw zwierząt jest tutaj celna. Przez tysiące lat zwierzęta były traktowane jak rzeczy. Pierwsza ustawa chroniąca bydło przed maltretowaniem w Wielkiej Brytanii pojawiła się dopiero w 1822 roku. Dziś maltretowanie zwierząt to przestępstwo w każdym stanie USA.
Historia zatacza koła.
Rob Toews pisał już wcześniej, że do 2030 roku termin „AGI” stanie się przestarzały, bo autonomia będzie tak wbudowana w każdy zaawansowany model, że wyróżnianie jej osobną nazwą straci sens. Nowa lista jest spójna z tym myśleniem: AI jako przemysłowy biolog, AI jako nowy gracz chipowy (pośrednio, przez napędzanie popytu jak Terafab), AI jako głos pacjenta z paraliżem, AI jako pytanie prawne. Scenariusze z 2030 roku, o ile Toews choćby w połowie ma rację, nie brzmią jak przyszłość. Brzmią jak krótka przymiarka do teraźniejszości.
